生成对抗网络（GAN）是一种强大的深度学习模型，常用于图像生成、风格迁移等领域。本文将为您介绍如何使用 PyTorch 实现 GAN。

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以下是一个简单的 PyTorch GAN 模型示例：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义生成器
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Generator, self).__init__()
        # ... 定义生成器结构 ...

    def forward(self, x):
        # ... 前向传播 ...

# 定义判别器
class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Discriminator, self).__init__()
        # ... 定义判别器结构 ...

    def forward(self, x):
        # ... 前向传播 ...

# 实例化模型
generator = Generator()
discriminator = Discriminator()

# ... 训练模型 ...

扩展阅读

更多关于 PyTorch GAN 的教程，您可以参考以下链接：

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GAN 可以生成非常逼真的图像，以下是一些示例：

Image Generator